数据可视化是以图形格式表示数据，使决策者更容易看到和理解数据中的趋势、异常值和模式。

数据可视化定义

数据可视化是以图形格式（如图、图或地图）呈现数据，使决策者更容易看到和理解数据中的趋势、异常值和模式。

地图和图表是最早的数据可视化形式之一。最著名的早期数据可视化示例之一是法国土木工程师查尔斯·约瑟夫·米纳尔（Charles Joseph Minard）于1869年创建的流程图，以帮助了解拿破仑的军队在1812年灾难性的俄罗斯战役中所遭受的痛苦。该地图使用两个维度来描述军队的数量、距离、温度、纬度和经度、行进方向，以及相对于特定日期的位置。

今天，数据可视化涵盖了可视化显示数据的所有方式，从仪表板到报告、统计图、热图、绘图、信息图等等。

数据可视化的业务价值是什么？

数据可视化帮助人们快速高效地分析数据，尤其是大量数据。

通过提供易于理解的数据可视化表示，它可以帮助员工根据这些数据做出更明智的决策。以视觉形式呈现数据可以使其更容易理解，使人们能够更快地获得见解。可视化还可以更容易地传达这些见解，并查看独立变量之间的关系。例如，这可以帮助您查看趋势，了解事件频率，并跟踪操作和性能之间的联系。

这家美国百货连锁店围绕 Google BigQuery 对其数据战略进行了现代化改造，引入了第三方数据集和算法，以进一步完善其个性化和商品化工作。

早在客户数据平台 (CDP) 出现之前，科尔的商业模式就以收集和培养客户数据为中心。

“几十年来，我们一直拥有一个本土的客户数据环境，”价值 194 亿美元的美国百货连锁店的首席技术官兼供应链官 Paul Gaffney 说。 “而且我们对我们的定制实施非常满意。”

这家总部位于威斯康星州密尔沃基的零售商最初在 Netezza 上建立了自己的本地 CDP，基于该连锁店的庞大信用卡组合和“一种非常个性化的培养客户忠诚度和依恋的历史方法”创建了强大的客户档案，Gaffney 说.

但在过去几年中，作为“技术现代化”的一部分，Kohl's 大力推动云计算，Gaffney 表示，该技术充分利用机器学习、个性化、增强的人口数据集和“超本地化”洞察力来交付与当地商店最相关的商品。

微软在其云中提供了一系列数据分析选项，旨在作为一个完整的分析堆栈一起运行。 以下是核心服务的概述以及每项服务的适用范围。

如果您无法理解您的业务数据，那么您实际上是在盲目地飞行。隐藏在数据中的洞察力对于优化业务运营、微调客户体验以及开发新产品或新业务线（如预测性维护）至关重要。分析是发现这些见解的手段，要做好这件事，需要正确的工具来摄取和准备数据、丰富和标记数据、构建和共享报告，以及管理和保护您的数据和见解。随着企业应对越来越多的数据，云正迅速成为完成分析工作的合乎逻辑的地方。

对于许多企业而言，Microsoft Azure 已成为分析的中心枢纽。对数据分析进行尽可能广泛的解释，Azure 提供了十多种服务——这还没有包括 Power BI，它具有 AI 支持的分析和新的数据集市选项，或 Microsoft Purview 等面向治理的方法。撇开更专业的选项（例如摄取遥测、外部共享数据或构建机器学习模型以提供特定分析）不谈，仍然有足够多的 Azure 分析服务，您可能想知道哪一个最适合任何给定的工作。

数据是分析和决策的关键原材料。 强大的数据供应链将改善业务成果。

如今，组织拥有比以往任何时候都多的数据，数据架构师、分析师和数据科学家在所有业务职能部门中变得越来越普遍。然而，随着公司争夺熟练的分析师角色以利用数据做出更好的决策，他们往往无法改善数据供应链和由此产生的数据质量。如果没有可靠的数据供应链管理实践，数据质量往往会受到影响。

糟糕的数据质量被认为是计划未能实现其预期价值的主要原因——高达 60% 的业务计划因数据质量问题而失败。随着组织转向支持 AI/ML 的决策制定，数据质量成为一个更加紧迫的问题。如果用于推动 AI/ML 模型的数据不准确、不完整或过时，模型将无法提供预期的结果。
数据是分析和决策的关键原材料。每个有效的业务领导者都会问：“我们如何提高数据质量，以便我们做出的决策是我们能做的最好的？”答案是改善公司数据供应链的结果，以确保它不会影响分析能力。

我们如何改善数据供应链的成果？

• 了解第一英里/最后一英里的数据影响
• 降低供应链复杂性/成本
• 改进对数据质量的监控和报告

供应链由三个主要部分组成：

预测分析工具梳理您的数据，预测您的业务未来。这里概述了目前可用的各种选项。

你想知道未来会带来什么吗？预测分析工具有答案。他们说得对吗？有时但是，如果预测能够帮助您的企业更好地规划、更明智地支出，并为客户提供更具预见性的服务，那么有时往往就足够了。

什么是预测分析工具？

预测分析工具融合了人工智能和业务报告。这些工具包括用于从整个企业收集数据的复杂管道，添加统计分析和机器学习层以预测未来，并将这些见解提炼成有用的摘要，以便业务用户可以根据这些总结采取行动。

预测的质量主要取决于进入系统的数据——大型机时代的老口号“垃圾进，垃圾出”，今天仍然有效。但还有更深层次的挑战，因为预测分析软件无法神奇地预​​测世界变化的时刻，未来与过去几乎没有关系。尽管如此，这些主要通过确定模式来运作的工具正变得越来越复杂。

使用专用的预测分析工具通常相对容易，至少与从头开始编写自己的工具相比是这样。大多数工具都提供可视化编程界面，使用户能够拖放各种针对数据分析而优化的图标。它有助于理解编码并像程序员一样思考，但这些工具确实可以通过点击几下鼠标来生成复杂的预测。如果您需要更多，添加一些自定义代码通常可以解决许多常见问题。

顶级预测分析工具比较

数据分析是一门专注于从数据中提取洞察力的学科，包括数据的分析、收集、组织和存储，以及用于执行此操作的工具和技术

数据分析定义

数据分析是一门专注于从数据中提取洞察力的学科。它包括数据分析和管理的过程、工具和技术，包括数据的收集、组织和存储。数据分析的主要目的是对数据应用统计分析和技术来发现趋势和解决问题。作为分析和塑造业务流程以及改进决策和业务成果的一种手段，数据分析在企业中变得越来越重要。

数据分析从一系列学科（包括计算机编程、数学和统计学）中汲取知识，对数据进行分析，以描述、预测和提高性能。为了确保进行稳健的分析，数据分析团队利用了一系列数据管理技术，包括数据挖掘、数据清理、数据转换、数据建模等。

数据分析（Data analytics）与数据分析（data analysis）

虽然术语数据分析和数据分析经常互换使用，但数据分析是数据分析的一个子集，涉及检查、清理、转换和建模数据以得出结论。数据分析包括用于执行数据分析的工具和技术。